Pruebas multivariadas versus pruebas A/B: una guía para especialistas en marketing digital

Crea experimentos de marketing que te ayudarán a alcanzar los objetivos de tu marca cuando aprendas las diferencias entre las pruebas multivariadas y las pruebas A/B este año.

Su éxito en línea depende de su capacidad para innovar su marketing digital. Esto se puede hacer mediante la experimentación de marketing. Ya sea que esté realizando experimentos para mejorar su publicidad paga, marketing por correo electrónico o experiencia general del usuario (UX), necesita conocer los conceptos básicos de la experimentación para poder optimizar campañas e impulsar ganancias digitales para su negocio hoy.

El análisis A/B y las pruebas multivariadas son algunos de los métodos más básicos, aunque esenciales, de experimentación de marketing en el negocio. Para utilizar estos métodos de prueba de manera eficaz, debe comprender sus definiciones, casos de uso y diferencias, de modo que pueda decidir cuál funcionará mejor para los objetivos que tiene en mente para el éxito de su negocio.

¿Está emocionado de utilizar estos dos métodos para mejorar su marketing e impulsar ganancias digitales para su marca? Luego, siga leyendo esta guía de Propelrr para descubrir cómo utilizar las pruebas multivariadas frente a las pruebas A/B en marketing por correo electrónico, publicidad paga, UX y más hoy.

Pruebas A/B explicadas

En esencia, las pruebas A/B son un tipo de prueba que compara dos versiones de un anuncio, página de destino, sitio web o correo electrónico, para ver qué versión funciona mejor. También conocida como prueba dividida, esta técnica le permite optimizar sus ejecuciones de marketing digital y mejorar el rendimiento general en línea.

Las ventajas de este método de experimentación incluyen:

• Sencillez. Las mejores y más efectivas pruebas A/B comparan solo dos variantes de una única variable en una campaña de marketing. Esto da una sensación de simplicidad que los análisis multivariados no necesariamente tienen.
• Claridad en los resultados. Siempre que su diseño y metodología de investigación sean sólidos, obtendrá resultados que identificarán claramente una variante ganadora de su experimento de marketing.
• Naturaleza iterativa. Dada la naturaleza iterativa de este tipo de experimentación, podrás desarrollar y mejorar tus ejecuciones de una manera muy enfocada y gradual.
• Integración de plataforma. Dado que esta es una de las formas más básicas de análisis comparativo, encontrará integraciones de experimentos A/B en toneladas de plataformas de redes sociales, como en la optimización de anuncios de Facebook.

Las desventajas de este método, por otro lado, incluyen:

• Conocimientos limitados. Después de todo, solo puedes obtener una cantidad limitada de conocimientos cuando comparas solo dos variantes entre sí.
• Posibilidad de falsos positivos. A menos que establezca una tasa de falsos positivos al inicio de su análisis, corre el riesgo de concluir erróneamente una diferencia estadísticamente significativa entre sus variantes, cuando no hay ninguna en su prueba a pequeña escala.
• Puede llevar mucho tiempo. Dado que solo puedes probar dos variantes de una única variable a la vez, necesitarás mucho más tiempo para analizar cada variable que quieras mejorar en algo complejo, como una página de destino o un sitio web.
• Puede consumir recursos. Dada la cantidad de tiempo que lleva esta forma de experimentación, tiene sentido que también utilices recursos a lo largo de esta serie de análisis de variantes.

Teniendo en cuenta estos pros y contras, quizás te interese conocer los casos específicos en los que es mejor utilizar este tipo de experimentación para tus necesidades de marketing. A continuación encontrará algunos escenarios y ejemplos de cuándo utilizar el análisis A/B para mejorar las campañas elegidas.

A continuación, se muestran algunos escenarios de casos de uso para utilizar pruebas divididas en su viaje de optimización:

• Comparación de elementos de Google AdWord. Puede optimizar el texto de su anuncio cambiando entre dos Google AdWords diferentes y viendo cuál obtiene clics de manera más efectiva.
• Probar los colores de un hipervínculo. ¿Qué tiene una mejor tasa de clics, un hipervínculo verde o un hipervínculo azul? Puede comparar estos dos colores para ver cuál funciona mejor en una página.
• Cambios limitados para un objeto visual de anuncio pago. Probablemente desee que su anuncio de pago por clic (PPC) genere conversiones, así que asegúrese de optimizar sus imágenes comparando imágenes destacadas y viendo cuál es más efectiva que la otra.
• Variaciones básicas de un botón CTA. Ya sea que esto se refiera al color, la ubicación, el texto o la forma del botón de llamado a la acción (CTA) de su sitio web, puede probar variaciones básicas del mismo para ver qué versión genera una mayor tasa de clics o de conversión.

Aquí hay dos estudios de casos exitosos que muestran el uso apropiado de este método de prueba:

• Teatro de Århus. Esta compañía de teatro de Dinamarca simplemente revisó el botón CTA de su sitio web de “Kb Billet” (“Comprar boleto”) a “Kb Billetter” (“Comprar boletos”). Terminaron con un aumento del 20% en la venta de entradas debido a instrucciones más claras de la segunda versión de la CTA.
• ENGRANAJE SUIZO. En una variación de las páginas de información de sus productos en oferta, SWISSGEAR utilizó el rojo para resaltar sólo las secciones de “precio especial” y “agregar al carrito”. Esto facilitó que los clientes vieran lo que estaba en oferta, lo que generó un aumento del 52 % en las conversiones de la marca.

¿Crees que dominas las pruebas A/B cuando se trata de tus campañas de marketing digital? Entonces es hora de que aprenda más sobre las pruebas multivariadas, para ver si son las adecuadas para su experimentación actual.

Se revelan las pruebas multivariadas

La prueba multivariada (MVT) es un método que le permite analizar múltiples variantes de un anuncio, página de destino, sitio web, UX u otra ejecución de marketing, para ver qué combinación de variables funciona mejor para dicha ejecución. Dado que puede probar más versiones simultáneamente con este tipo, obtendrá resultados más complejos que los que obtendría con un análisis A/B tradicional.

Dada esa definición, las ventajas posteriores de este método de experimentación incluyen:

• Optimización eficiente. Con MVT, puede optimizar su anuncio, sitio web, UX o página de destino de manera más eficiente, ya que puede probar más elementos en menos tiempo.
• Conocimientos completos. Dado que recopila más puntos de datos de este tipo de experimento, puede obtener información más completa que también le permitirá extrapolar los resultados.
• Elimina la necesidad de realizar múltiples pruebas A/B. MVT es esencialmente un conjunto de pruebas A/B superpuestas, por lo que al ejecutar este método de experimentación puede eliminar la necesidad de ejecutar varias pruebas A/B secuenciales seguidas.
• Resultados estadísticamente significativos. Este tipo de prueba requiere una cantidad considerable de tráfico en el sitio web para funcionar correctamente; esto significa que puede garantizar resultados estadísticamente significativos con este grupo de audiencia más grande.

Las desventajas de MVT , por otro lado, incluyen:

• Metodología compleja. Dado que este tipo prueba múltiples variables de múltiples variantes, se puede esperar una metodología más compleja que requiera un análisis profundo de las interacciones de dichas variables entre sí.
• De naturaleza menos iterativa. Este método puede probar todo lo que necesita para un anuncio de una sola vez, pero si busca un enfoque más iterativo para la optimización de su conversión, entonces este método no es el indicado para usted.
• Requiere más tráfico del sitio web para funcionar. Dado que necesita suficientes datos de usuario para probar todas las combinaciones de sus variables, MVT necesita una cantidad significativa de tráfico del sitio web para funcionar correctamente. Si es una empresa nueva o pequeña, es posible que ni siquiera tenga tráfico en este sitio todavía, lo que significa que no podrá realizar un experimento exitoso para su marca.
• Requiere más experiencia que las pruebas divididas. Dado que este tipo compara más variables y sus interacciones entre sí, es más adecuado para especialistas en marketing digital avanzados con más experiencia en experimentación.

Existen algunas implicaciones de casos de uso únicos para MVT, a la luz de los pros y los contras enumerados anteriormente. Descubra las situaciones y escenarios en los que puede utilizar esta forma de análisis consultando las listas a continuación.

A continuación se muestran ejemplos de escenarios en los que puede utilizar MVT para optimizar su ejecución de marketing:

• Múltiples cambios en un formulario de registro. Con este método, puede experimentar con la ubicación, la longitud y el idioma de un formulario de registro para ver qué versión genera la mayor cantidad de registros exitosos.
• Variaciones intrincadas de un anuncio pago. También puede cambiar el título, el texto y la imagen de un anuncio para descubrir qué versión genera la mayor cantidad de conversiones. Esto es crucial, especialmente para los anuncios pagos que consumen recursos críticos.
• Revisar el diseño de una página de destino completa. ¿Qué ubicación del texto guía mejor a sus usuarios a través de su página de destino? Al optimizar con MVT, puede mover los titulares y el cuerpo del texto para ver qué disposición guía mejor a los usuarios hacia la CTA de la página.
• Variaciones complejas de un anuncio CTA. Mientras que antes solo podías probar un elemento a la vez, aquí puedes cambiar el color, la ubicación, el texto y/o la forma del botón CTA de tu sitio web para ver qué versión obtiene una mayor tasa de clics.

Mientras tanto, aquí hay ejemplos de estudios de casos en los que MVT se utilizó y ejecutó correctamente:

• Muebles Ashley. Al eliminar una sección completamente irrelevante de su página de pago, Ashley Furniture pudo mejorar su UX, reducir su tasa de rebote en un 4 % y aumentar las conversiones de ventas en un 15 %.
• Descubrimiento. Al optimizar tanto la participación de los videos como la visibilidad de los anuncios en sus páginas de contenido, Discovery pudo generar un aumento del 6 % en los clics para los videos que ofrecen en su red de programas en línea.

Dadas todas estas excelentes definiciones y ejemplos de los métodos A/B y MVT, ahora está mejor equipado para comprender qué método podría funcionar mejor para sus necesidades de marketing digital actuales. Sigamos reforzando su conocimiento sobre estos dos tipos comparándolos entre sí en la siguiente sección.

Diferencias clave entre las pruebas A/B y las pruebas multivariadas

Cada prueba es útil a su manera y es posible que una no sea un buen sustituto de la otra debido a algunas diferencias clave. Al comparar cada tipo de prueba para sus objetivos de optimización, recuerde tener en cuenta también las siguientes diferencias únicas entre los dos métodos:

El mejor método de elección dependerá inevitablemente de las necesidades de optimización de la campaña de marketing seleccionada. Pero además de la idoneidad de la prueba para sus necesidades, también debe ver qué herramientas tiene a su disposición para ejecutar estos experimentos en general.

Síguenos en la siguiente sección para descubrir cuatro herramientas y plataformas esenciales para ejecutar un análisis A/B o MVT este año.

Consideraciones técnicas para implementar pruebas multivariadas versus A/B

El proceso de toma de decisiones para elegir entre estos dos tipos también debe incluir herramientas, plataformas y tecnologías disponibles para usted cuando ejecute su experimento. Si no tiene las herramientas que necesita para ejecutar un análisis multivariado, por ejemplo, es posible que deba redefinir la estrategia y hacer una comparación A/B.

A continuación se muestran algunos ejemplos de herramientas y plataformas de prueba esenciales para configurar sus experimentos, realizar un seguimiento de su progreso y recopilar datos para su interpretación experta:

• AB sabroso. Utilizado por grandes empresas globales como Fenty y Lush, A/B Tasty le ofrece capacidades de análisis dividido y MVT a precios competitivos, incluso para pequeñas y medianas empresas.
• Convertir. Con la confianza de Unicef ​​y Sony, Convert ofrece una prueba gratuita única de 15 días para sus clientes para que puedan probar las capacidades multivariadas y A/B de la plataforma.
• Evolucionar la IA. Las soluciones impulsadas por IA de Evolv AI permiten a empresas como la suya optimizar campañas de manera eficiente a través de sus plataformas de experimentación adaptativas A/B y MVT.
• Optimizar. Utilizado por Pizza Hut, eBay, Yamaha y Microsoft, Optimizely permite a las marcas acceder a capacidades A/B, MVT y de varias páginas desde su amplia gama de servicios.

Con esta breve lista de software potente para la experimentación y optimización del marketing, puede establecer un punto de partida sólido para mejorar sus campañas y su contenido a partir de este momento.

Potenciar la innovación basada en datos

No importa qué método elijas, lo importante que debes recordar es que siempre debes experimentar con tu contenido. Probar sus campañas es clave para alcanzar los objetivos comerciales; sin él, no podrá innovar sus ejecuciones de manera exitosa y basada en datos.

Las pruebas y la experimentación potencian la innovación basada en datos en el marketing digital. Con ellos, puede abordar puntos críticos, descubrir soluciones respaldadas por datos e impulsar campañas que arrojen resultados reales para su marca a largo plazo.

Conclusiones clave

Impulsa la innovación con los tipos de pruebas adecuados hoy. Aquí hay algunos recordatorios finales que debe llevar consigo al embarcarse hoy en su viaje de marketing digital:

• Identifica tu por qué. ¿Por qué estás realizando este experimento en primer lugar? Al establecer el contexto y el motivo de esta comparación, podrá determinar qué método funciona mejor para sus objetivos determinados.
• Impulsa tus decisiones con datos. Una vez que establezca sus motivos para experimentar, debe utilizar todos los datos a su disposición para determinar si utilizará el análisis A/B o MVT para su ejecución.
• Consulta con expertos en experimentación. ¿No confía demasiado en sus habilidades analíticas para campañas de marketing más importantes? No tema aprovechar los servicios de Propelrr para obtener asesoramiento y orientación adicionales hoy mismo.

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